KMeans聚类算法,简短易懂的python代码
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发布时间：2024-10-01 09:03
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时间：2024-11-02 16:12
以下是k-means算法的基本原理：
首先，我们需要指定样本数据集data和聚类数量k。接下来，按照以下步骤进行操作：
1. 初始化：随机选择k个样本点作为初始聚类中心。
2. 聚类过程：计算每个样本点到各个聚类中心的距离，并将样本指派到最近的聚类中心所在的类别。
3. 计算新的聚类中心：对于每个聚类结果，计算该类中所有样本的均值，作为新的聚类中心。
4. 判断迭代是否收敛：如果新旧聚类中心没有变化或者满足迭代条件，则输出结果并结束；否则，回到步骤2继续迭代。
下面是相应的Python代码实现。
为了测试代码，我们随机生成了200个样本点，样本维度为2，将其聚为3类。
聚类结果输出。
为了更直观地展示聚类效果，我们将进行可视化展示。
-完结-
